关于 DecRec
DecRec 是供 Agent 共用的决策记忆,可在不同对话和客户端间保存选择及其理由。其插件将 MCP 服务与技能结合,指导何时回忆或建议记录决策,并由人类负责确认承诺。
主要功能
- 01搜索和管理决策记录
- 02在重要选择节点回忆决策
- 03技能指导何时记录或回忆
- 04由人类确认决策
- 05跨 Agent 和对话共享记录
适用场景
- 01在新的 Agent 对话中引入以往理由
- 02记录已确定的选择及其依据
- 03情况变化时重新审视决策
- 04从会议记录中挑选值得保留的决策
MCP 相关
https://decrec.io/mcp 上的 MCP 服务为 Agent 提供持久决策状态,包括搜索、创建、更新、准入、确认和归档。插件将其与技能配套,指导何时适合执行这些操作。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://decrec.io/mcpclaude mcp add --transport http io-decrec-decrec https://decrec.io/mcp{"mcpServers":{"io-decrec-decrec":{"type":"http","url":"https://decrec.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"io-decrec-decrec":{"type":"http","url":"https://decrec.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"io-decrec-decrec":{"type":"http","url":"https://decrec.io/mcp"}}}{"mcpServers":{"io-decrec-decrec":{"serverUrl":"https://decrec.io/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
DecRec
AI 探索。由你决定。DecRec 负责记住。
在 Claude、ChatGPT、Cursor、Codex 和其他 Agent 之间共享决策记忆。
安装 · 文档 · 工作原理 · 为什么记住决策,而不是所有内容 · Skill 的作用 · 我们的经验:教会 Agent 何时记忆 · 隐私
30 秒内完成安装
此软件包是一个 Agent Plugin:由一个技能和 DecRec MCP 服务组成。
在 Cursor 中
在聊天输入框中输入以下斜杠命令:
/add-plugin decrec@https://github.com/decrec-io/decrec-plugin
或者前往 Settings → Customize → Plugins,从该 GitHub 仓库安装。
在 Claude Code 中
/plugin marketplace add decrec-io/decrec-plugin
/plugin install decrec@decrec
在 Codex CLI 中
codex plugin marketplace add decrec-io/decrec-plugin
codex plugin add decrec@decrec
你的 Agent 忘了。DecRec 没忘。
3 周前 — ChatGPT
在验证团队需求之前,保持账户为单用户模式。
✓ 已记录为 DEC-8
今天 — Cursor,新对话
在更改账户模式之前:DEC-8 刻意在验证需求期间保持账户为单用户模式。要重新考虑这项决定吗?
一项决策。任何 Agent。
工作原理
MCP 让 Agent 能够访问决策。Skill 则教会它何时需要这些决策。
Agent
├─ Skill → judgment: when decisions matter
└─ MCP → durable decision state
↕
DecRec
| 层 | 作用 |
|---|---|
| Skill | 判断:什么算决策、何时回忆、何时记录、何时停止。 |
| MCP | 持久化状态:搜索、创建、更新、接纳、提交和归档决策。 |
| DecRec | 跨对话和 Agent 共享的权威记录系统。 |
没有 Skill 的工具仍然可以写入;没有工具的 Skill 则无法在 Agent 之间持久保存信息。
为什么记住决策,而不是所有内容?
DecRec 记住的是决策,而不是 AI 输出。Agent 可以准备并呈现记录;由人来提交决策。
你的 Agent 已经可以访问代码、对话、文档和项目上下文。DecRec 不会试图记住这一切。
它保留的是那些会约束未来工作的少数选择:
- 你选择了什么
- 为什么这样选
- 你考虑过什么
- 谁提交了这项决策
- 什么情况足以让你重新考虑它
目标不是提供更多上下文,而是让新的 Agent 了解已做出决策背后的理由。
Skill 的作用
-
保持在范围内 — 不要超出请求范围继续操作(除非用户要求,否则不要执行「列出 → 梳理 → 更新 → 探索 → 接纳 → 提交」这一整套流程)。
-
回忆 — 只在决策节点进行搜索(即会约束后续工作的重大选择)。普通编码前绝不搜索。
-
记录 — 重大选择确定后,只提议一次;绝不自动创建;不要因琐事打断用户。
-
由人提交 — Agent 可以准备并呈现记录,但不会替人做出承诺。
完整协议:skills/decrec/SKILL.md。探索提示词:skills/decrec/explore-prompts.md。
试试看
安装后,允许 MCP 连接,然后将以下任意一段粘贴到新对话中:
正在考虑的选择
Should we [option A] or [option B]?
Work through it from more than one side, then record the decision in DecRec.
或者换成你正在权衡的任何真实决策。
一个讨论串
Here is a [Slack thread / meeting notes]. What is worth recording in DecRec? Don't record until I pick.
[paste]
已经做出的选择
We picked [option A] over [option B]. Record that decision in DecRec.
安装
| 客户端 | 从这里开始 |
|---|---|
| Cursor | 使用下方的斜杠命令,或前往 Settings → Plugins |
| Claude Code | /plugin marketplace add |
| Codex CLI | codex plugin marketplace add |
| Claude (Web and Desktop) | 添加市场 decrec-io/decrec-plugin |
| ChatGPT | Work:市场插件。Chat:MCP + 技能 ZIP |
| VS Code | Command Palette → Chat:Install Plugin From Source |
| 其他 | 复制技能文件 + MCP 连接器 |
Cursor
在聊天输入框中输入以下斜杠命令:
/add-plugin decrec@https://github.com/decrec-io/decrec-plugin
或者前往 Settings → Customize → Plugins,从该 GitHub 仓库安装。
Claude Code
/plugin marketplace add decrec-io/decrec-plugin
/plugin install decrec@decrec
Codex CLI
codex plugin marketplace add decrec-io/decrec-plugin
codex plugin add decrec@decrec
Claude (Web and Desktop)
两者的操作路径相同。技能和 MCP 都包含在插件中。
- Customize → Plugins → Add → Add marketplace
- URL:
decrec-io/decrec-plugin - Sync → 选择 DecRec → Install
- 出现询问时,允许访问。
ChatGPT
桌面端(Work)
市场插件。在 Chat 中无法运行。
- 打开 Plugins → Add → Add a marketplace。
- 来源:
decrec-io/decrec-plugin - 点击 Add marketplace,然后安装 decrec。
- 出现询问时,允许访问。开始一段新的 Work 对话。
Web 和桌面端(Chat)
市场插件在此处无法运行。请在 chatgpt.com 上添加 MCP 和技能。
MCP(仅工具,不含技能):
- Plugins → +
- 连接方式:Server URL
- URL:
https://decrec.io/mcp - 点击 Create。出现询问时,允许访问。开始一段新对话。
技能:
- 从 GitHub 仓库 下载 ZIP
- Plugins → Skills → + → 上传该 ZIP
VS Code
打开命令面板(Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P),然后:
Chat: Install Plugin From Source
粘贴 GitHub URL 并按 Enter:
https://github.com/decrec-io/decrec-plugin
其他
将 skills/decrec/*.md(SKILL.md 和 explore-prompts.md)复制到客户端的技能目录中。添加 MCP 连接器,连接到 https://decrec.io/mcp。
教会 Agent 何时记住信息的经验
即使你从未使用 DecRec,这些内容也很有用。可以将它们用于自己的 Agent 技能。
1. 仅在以下三项条件都满足时记录
存在替代方案(≥2 条路径)、会产生后果(限制后续工作)、未来仍有参考价值(有人会问为什么)。
2. 不要超出用户的要求
按照用户要求的阶段执行,到此为止。
3. 仅在决策关口回忆
不要在日常编码、修复 Bug 或实施已选定方案之前回忆。
4. 快速失败,并根据错误代码分支处理
locked、in_flight 和 pin_mismatch 表示停止(或重新加载)。不要根据聊天内容自行推断后重试。
5. 分离角色,分别执行
在干净的上下文中进行探索;由 Agent 综合选项,但不做决定。
6. 不编造事实
不要编造简介中未提及的技术栈、供应商、租户或业务指标。
完整规则见 skills/decrec/SKILL.md。
隐私
此插件通过 OAuth 连接到远程 MCP 服务 https://decrec.io/mcp。DecRec 会存储账户邮箱、组织成员资格,以及你选择记录的决策内容。详情:条款与数据政策。支持:[email protected]。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
